常见NLP任务

常见的NLP任务包括：

1. 文本分类：将文本分为不同的预定义类别，例如情感分析、垃圾邮件分类等。

2. 命名实体识别：识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。

3. 信息抽取：从结构化或非结构化文本中提取出特定的信息，如提取出发站和终点站等。

4. 语言模型：预测下一个单词或句子的概率。

5. 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

6. 文本生成：生成具有一定逻辑和语法的新文本，如对话系统的回答生成。

7. 摘要生成：从一篇文本中生成一个简短的摘要。

8. 问答系统：回答用户提出的问题，如智能助手、知识图谱问答等。

9. 文本聚类：将文本分为相似的群组。

10. 情感分析：分析文本的情感倾向，如积极、消极或中性。

11. 语义角色标注：标注句子中的语义角色，如谓词的论元。

12. 信息检索：根据用户的查询，从大规模文本库中检索相关的文档。

13. 依存句法分析：分析句子中词与词之间的依存关系。

14. 文本配对：判断两个文本之间的关系，如相似度、匹配程度等。

15. 拼写纠错：根据上下文语境，纠正拼写错误的单词。

这只是一些常见的NLP任务，实际上NLP涉及的任务非常广泛，随着技术的不断发展，还会涌现出更多新的任务。